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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116522133B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310282003.8，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法是由刘宏伟;王鹏辉;印佳园设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法，包括：基于雷达回波生成小样本训练集；其中，小样本训练集包括多个类别的HRRP样本，每个HRRP样本都有对应的类别标签；基于自注意力和谱归一化构建包括生成器、判别器和辅助分类器的SACGAN模型；将HRRP样本和类别标签输入到SACGAN模型中，并基于合页损失函数训练SACGAN模型；利用训练好的SACGAN模型生成样本扩充训练集。该方法不仅解决了现有CWGAN模型进行HRRP样本扩充时判别器出现梯度爆炸或者梯度消失情况导致的生成HRRP样本质量较差的问题；还解决了利用CACGAN模型进行HRRP样本扩充时，生成样本质量较差的问题。

本发明授权基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SACGAN模型的HRRP样本生成方法，其特征在于，包括： 步骤1：基于雷达回波生成小样本训练集；其中，所述小样本训练集包括多个类别的HRRP样本，每个HRRP样本都有对应的类别标签； 步骤2：基于自注意力和谱归一化构建包括生成器、判别器和辅助分类器的SACGAN模型，包括： 21搭建包括一个第一全连接层、四个第一卷积模块、两个第一自注意力模块以及第一输出层的生成器； 其中，所述第一全连接层、第一个第一卷积模块、第一个第一注意力模块、第二个第一卷积模块、第二个第一注意力模块、第三个第一卷积模块以及第四个第一卷积模块依次连接，形成生成器的特征提取部分； 22搭建包括一个第二全连接层、五个第二卷积模块和两个第二自注意力模块以及第二输出层的判别器； 其中，所述第一个第二卷积模块、第二个第二卷积模块、第三个第二卷积模块、第一个第二注意力模块、第四个第二卷积模块、第二个第二注意力模块以及第五个第二卷积模块依次连接，形成判别器的特征提取部分； 23搭建一个辅助分类器，其包括特征提取部分和第三输出层；所述第三输出层包括全连接层和Softmax； 24将所述生成器、所述判别器和所述辅助分类器进行组合，以得到SACGAN模型； 步骤3：将所述HRRP样本和所述类别标签输入到所述SACGAN模型中，并基于合页损失函数训练所述SACGAN模型； 步骤4：利用训练好的SACGAN模型生成样本扩充训练集。

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